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Der Autor ist Leiter der Abteilung KI und Datenwissenschaft bei HSBC Globale Investmentforschung
Märkte lieben Drama. Nur wenige Tropen haben sich in diesem Jahr schneller verbreitet als die Behauptung, dass künstliche Intelligenz eine Vermögensblase auf der Suche nach einem Schlüssel sei. Die Berichterstattung, in der ausdrücklich von einer „KI-Blase“ die Rede ist, hat zugenommen.
Das Narrativ, das wir hören, ist, dass Billionen in KI-Investitionen investiert werden, sich aber wenig in Einnahmen oder Produktivitätssteigerungen niederschlägt. Es ist eine nette Erzählung, aber sie ist auch zunehmend falsch.
Eine kürzlich veröffentlichte wissenschaftliche Studie liefert ungewöhnlich eindeutige Beweise dafür, dass generative KI den Umsatz steigern und damit die Produktivität in einem großen Einzelhandelsunternehmen steigern kann. Dies ist wichtig, da es zeigt, dass die Implementierung von KI dazu beitragen kann, die Einnahmen in der Realwirtschaft zu steigern. Mit anderen Worten: Nicht nur Unternehmen, die KI verkaufen, können vom KI-Thema profitieren.
Das Hauptergebnis der Studie von Forschern der Universitäten Zhejiang und Columbia – Generative KI und Unternehmensproduktivität: Feldexperimente im Online-Handel – war einfach.
Die meisten ihrer GenAI-Experimente steigerten den Umsatz, in einigen Fällen sogar deutlich. Der größte Zuwachs wurde verzeichnet, als die Plattform einen KI-Assistenten vor dem Kaufort hinzufügte – der Umsatz stieg um 16,3 Prozent und die Conversion-Rate, der Anteil der Besucher, die zu Käufern werden, stieg um 21,7 Prozent.
Ein noch härterer Vergleich, bei dem ein hybrides KI-System, das komplexe Probleme an Menschen eskalierte, mit einem Team menschlicher Agenten verglichen wurde, führte zu einer Umsatzsteigerung von 11,5 Prozent.
Dies deckt sich mit dem, was wir bei HSBC in Experimenten gesehen haben, in denen wir im Investment Research KI gegen Menschen antreten lassen. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI am besten zur Unterstützung menschlicher Analysten eingesetzt werden kann, anstatt zu versuchen, sie zu ersetzen. Daran wird sich mit der Verbesserung der KI-Modelle wahrscheinlich auch nichts ändern – insbesondere Entscheidungen, die viel auf dem Spiel stehen, dürften auf absehbare Zeit in der Zuständigkeit des Menschen bleiben.
Aber die in der Studie von Zhejiang und Columbia ermittelte Verteilung der Vorteile ist aufschlussreich. Kleinere und neuere Verkäufer sowie weniger erfahrene Käufer verzeichneten einen überproportionalen Anstieg. Wenn sich dieses Muster branchenübergreifend wiederholt, deutet dies auf eine Verringerung der Fähigkeitslücken hin. Das wäre für die einfache „Der Gewinner nimmt alles“-Story umständlich und würde die Anleger dazu zwingen, über die übliche Liste der offensichtlichen Nutznießer hinauszuschauen.
Nicht jedes GenAI-Experiment in der Studie war erfolgreich. Als KI zur Generierung von Produkttiteln für Google-Anzeigen eingesetzt wurde, war das Ergebnis leicht negativ für den Umsatz, wenn auch nicht in statistisch signifikantem Maße. Allerdings ging die Häufigkeit, mit der die Anzeigen gesehen bzw. angeklickt wurden, deutlich zurück. Der Mechanismus für diesen Fehler ist unklar. Vielleicht mussten die GenAI-Modelle einfach anhand eines werbespezifischen Datensatzes verfeinert werden, damit sie überzeugendere Werbetexte erstellen konnten.
Alternativ haben die Google-Algorithmen die Anzeigen möglicherweise als KI-generiert erkannt, sie als weniger relevant markiert und sie daher weniger Menschen angezeigt.
Aus dieser Forschung ergeben sich zwei praktische Implikationen. Erstens zeigt sich der Wert von GenAI bereits an alltäglichen Orten: Kundenservice, Abfrageverfeinerung, Übersetzung und effizientere Zuordnung von Kunden zu Produkten. Solche GenAI-Anwendungsfälle werden in vielen Bereichen der Wirtschaft wiederholbar sein und daher könnten kleine Änderungen in der Best Practice große Auswirkungen haben.
Zweitens werden die Gewinner des KI-Themas nicht auf diejenigen beschränkt sein, die am Aufbau der KI-Infrastruktur beteiligt sind. Einige der stärksten Ergebnisse könnten von Unternehmen erzielt werden, die KI in ihren Betrieb integrieren, um niedrigere Kosten, höhere Einnahmen oder beides zu erzielen. Tatsächlich haben wir bereits gesehen, dass die Aktienkurse von US-Unternehmen, die KI in ihre Geschäftsabläufe implementiert haben, besser abgeschnitten haben als ihre Konkurrenten, die dies nicht getan haben.
Bisher war dies der Markt, der die Erwartungen an anhaltende Erfolge dieser KI-Projekte einpreiste. Die Wahrscheinlichkeit dieser KI-generierten Vorteile wurde durch das Narrativ der KI-Blase in Frage gestellt, doch die jüngsten Erkenntnisse deuten darauf hin, dass diese Erwartungen eher erfüllt werden.
Das Narrativ der KI-Blase wird nicht verschwinden. Es ist zu aufgeräumt und knüpft zu sehr an die Erinnerungen an die Dotcom-Blase an. Es gibt jedoch wichtige Unterschiede. Die meisten Ausgaben für KI stammen von bereits großen etablierten Unternehmen, die über enorme Investitionsressourcen verfügen, und nicht von spekulativen Start-ups. Wer sich Sorgen über eine KI-Blase macht, kann darauf verweisen, dass die Investitionsausgaben im S&P 500 einen Bruchteil des BIP ausmachen, der höher ist als während der Dotcom-Blase.
Dennoch betragen die entsprechenden Investitionszahlen nur etwa 40 Prozent des operativen Cashflows – weit weniger als die über 70 Prozent, die während der Dotcom-Manie zu beobachten waren.
Die Erträge von GenAI sind bereits seit einiger Zeit deutlich in den Erträgen der Unternehmen sichtbar, die mit dem Ausbau der KI-Infrastruktur verbunden sind. Jetzt wird deutlich, dass die Vorteile der KI auch für den Rest der Wirtschaft spürbar sind.
